hash表复杂度？

思路：

1、首先采用命A=0,C=1,G=2,T=3.就相当于4进制数字，然后采用karp-Rabin算法转换成唯一十进制数字。由于用此算法的哈希函数为：hash(value)=value*(4^(k-q-1));

value是该字符对应的值，k是kmer长度,q是此字符在字符串的位置范围在[0-(q-1)]。然后把一个kmer里面所有字符的hash值求和就行了。

2、那么很容易看出来，对于连续的下害常愤端莅得缝全俯户一个Kmer，就有推理公式了hashNew=addValue+(hashOld-deleteValue*(4^(k-1)))*4;hashNew就是往右平移一个字符的kmerhash值，hashOld就是平移之前的值，addValue就是平移后右边多的一个字符，deleteValue就是平移后左边少的一个字符。这样整个hash表建立的时间复杂度约为O（m+k）,m是整个文本长度。

3、由于kmer长度如果过长，其hash值过大，会造成内存不够溢出的现象，所以kmer内部定死为10。那么问题就来了，如何应对不同的kmer值。分三种情况。

第一种：q>10

这种可以将kmer以10为单位，将hash表中对应值取出，然后对结果进行分析，这边分析方法为建立两个数组一个二维数组unionName储存位置关系，一个一维数组unionScore,计数用。思路就是首先第一轮初始化unionName[Name][Pos]全部赋值Pos并初始化unionScore，然后再第二轮匹配如果unionName[Name][Pos-cycle]=Pos-1则将其赋值为当前Pos，cycle为当前循环次数。并将当前循环数存入unionScore[NAME]中。最后当unionScore[NAME]值也就是循环数为k-1，即我们需要的交集了。

第二种：q=10

直接求出hash值，取出相应的值即可。

第三种：q

可以用前缀种子+后缀种子交集产生。

前缀种子：在字符串后面补字符直到长度等于K，这个很容易看出来最小是全补A，最大是全补T，然后将最小值到最大值之间的hash值即为所求。

后缀种子：后缀种子和前缀种子不同就是在字符串左边补齐字符。所以此时需要进行变换。只要对前置种子产生的值变化下就行了。(preValue-minValue)*(4^(K-q))+hash(p)。其中preValue就是对应的前置种子的hash值，minValue就是前置种子中最小值也就是全补A的情况，hash（p）就是字符串长度为p时候的hash值。

交集就是先求后缀种子所有的值，再加上前缀种子中起始位置在[0-(k-1)]中的值。